Condivisione della tecnologia

Punteggio F1

2024-07-12

한어Русский языкEnglishFrançaisIndonesianSanskrit日本語DeutschPortuguêsΕλληνικάespañolItalianoSuomalainenLatina

Punteggio F1

Il punteggio F1 è un indicatore che misura le prestazioni di un modello di classificazione È particolarmente adatto per l'elaborazione di set di dati estremamente sbilanciati. Il valore del punteggio F1 varia da 0 a 1. Maggiore è il valore, migliore è la prestazione.
Formula di calcolo:
Il punteggio F1 è la media armonica di precisione e richiamo.
∗ ∗ Punteggio F 1 = 2 × precisione × Richiamoprecisione + Richiamo ∗ ∗ **Punteggio F1 = 2 volte frac{precisione volte Richiamo}{precisione+Richiamo}**F1punto=2×PRiprodurreiooooooooooooSioooooooooooolllllloN+RecUNLLPRiprodurreiooooooooooooSioooooooooooolllllloN×RecUNLL
Allora cosa sono la precisione e il richiamo?
Precisione: la proporzione di campioni previsti come positivi dal modello che sono effettivamente positivi.
Richiamo (tasso di richiamo): la proporzione di campioni che sono effettivamente di classe positiva e che sono correttamente previsti come classe positiva dal modello.
Calcolato come segue:
P recisione = TPTP + FP Precisione = frac{TP}{TP+FP}PRiprodurreiooooooooooooSioooooooooooolllllloN=TP+FPTP
Richiamo = TPTP + FN Richiamo = frac{TP}{TP+FN}RecUNLL=TP+FNTP
Per esempio:

categoria vera e propriaCategoria di previsione
11
10
01
11
00

Cos'è il TP? FP? FN
TP (True Positive): il modello prevede una classe positiva ed in realtà è una classe positiva. Ci sono 2 esempi.
FP (falso positivo): il modello prevede una classe positiva, ma in realtà è una classe negativa. Ci sono 1 esempi.
FN (falso negativo): il modello prevede una classe negativa, ma in realtà è una classe positiva. Ce n'è 1 qui.
Precisione = TPTP + FP = 2 2 + 1 = 0,67 Precisione = frac{TP}{TP+FP}=frac{2}{2+1}=0,67PRiprodurreiooooooooooooSioooooooooooolllllloN=TP+FPTP=2+12=0.67
Richiamo = TPTP + FN = 2 2 + 1 = 0,67 Richiamo = frac{TP}{TP+FN}=frac{2}{2+1}=0,67RecUNLL=TP+FNTP=2+12=0.67
Punteggio F 1 = 2 × Precisione × Richiamo Precisione + Richiamo = 2 × 0,67 × 0,67 0,67 + 0,67 = 0,67 Punteggio F1 = 2 volte frac {Precisione per Richiamo}{Precisione+Richiamo} = 2 volte frac {0,67 per 0,67 }{0,67 +0,67 } = 0,67F1punto=2×PRiprodurreiooooooooooooSioooooooooooolllllloN+RecUNLLPRiprodurreiooooooooooooSioooooooooooolllllloN×RecUNLL=2×0.67+0.670.67×0.67=0.67

A quali domande rispondono rispettivamente il ricordo e la precisione?
Ricordiamo: sì, assolutamenteTipo effettivamente positivoNel campione,Previsto positivoDi!
Quindi la risposta è: tra tutti i campioni positivi, quanti vengono riconosciuti correttamente dal modello.
Precisione: sì, assolutamentePrevisto positivoNel campione,In effetti è anche positivodi rapporto.
Pertanto, la risposta è: tra tutti i campioni previsti positivi, quanti sono positivi?